디지털 시대를 맞이하여 디지털 장치들의 필요성이 증가되고 있다. 일반적으로 영상은 압축, 인식, 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생한다. Salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 SMF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 잡음 밀도가 높은 영역에서는 잡음 제거 특성이 다소 미흡해진다. 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 비잡음 화소는 그대로 보존하고 잡음 화소는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위해 X 선 영상에서 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도는 X 선 영상에서 뼈가 분리되고, 분리된 영역에서의 픽셀에 의해 BMD가 측정되는데, 개선된 영상에서의 정밀한 뼈 추출이 주요한 요소이므로 X 선 영상의 개선은 골다공증의 조기 진단을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 sparse 표현을 도입하여 다중(multiple) 잡음을 갖는 X 선 영상을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 결과가 기존의 방법인 웨이블릿 BayesShrink 잡음 제거 방법 및 일반적 sparse 표현 모델의 잡음 제거 방법의 결과에 비해 개선됨을 CNR(Contrast to Noise Ratio) 및 cut-view를 통해 확인하였다.
Random Telegraph Signal(RTS)에 의한 1/f 잡음이 CMOS Ring Oscillator의 Phase Noise와 Jitter에 미치는 영향을 조사한다. 7단 Ring Oscillator의 각 노드에 병렬 연결된 10개의 Piece-Wise-Linear 전류원이 RTS 신호를 모델링 한다. RTS 전류원의 진폭과 Time Constant를 변화시키면서 Ring Oscillator 출력의 FFT 및 전력 스팩트럼 밀도, Jitter를 관찰한다. RTS 전류원의 진폭은 Phase Noise의 폭을 증가시키고 결과적으로 Jitter의 크기도 증가 시키는 것이 확인 되었다. 그리고 RTS Time Constant가 짧아질수록 출력 신호의 FFT peak의 폭이 커지고 Cycle to Cycle Jitter 값이 증가하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식기의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 PMC방법으로 상태 당 가지 수가 많은 모델을 만들 때 발생하는 확률 밀도 분포의 변화를 보상하기 위해 상태 수준에서 조합한 파라미터를 재 추정하여 각 상태에서 가지의 확률 분포의 변화를 적응시키는 방법이다. 상태 당 다수의 가지를 가지는 CDHMM은 제안한 PMC 방법과 조합된다. 또한, EM 알고리즘은 가지 평균의 분산을 줄이기 위하여 모델 평균 파라미터를 적응시키는데 사용한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 PMC 방법은 기존의PMC 방법보다 더 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
이제까지 변조 분류에 대한 연구는 가산성 백색 가우시안 잡음에서만 해석되어 연구되어 왔다. 이 논문에서는 Rayleigh 페이딩 채널에서 통계적 모멘트에 근거한 BPSK와 QPSK 신호의 디지틀 변조 분류기를 제시하고 성능을 분석한다. 백색 가우시안 잡음과 Rayleigh 페이딩이 존재하는 환경에서 복조된 신호의 샘플 모멘트를 계산한다. 계산된 모멘트 값을 바탕으로 중심 극한 정리를 이용하여 샘플 모멘트의 평균과 분산을 계산한다. 이로부터 샘플 모멘트의 확률 밀도 함수를 구하고 베이즈 검정을 적용하여 통계적 모멘트에 기초한 BPSK와 QPSK 신호의 디지틀 변조 분류기를 제시하고 오분류 확률을 유도하여 성능을 분석한다.
Identification of asymmetry and anisotropy of rotor system is important for diagnosis of rotating machinery. Directional frequency response functions (dFRFs) are known to be a powerful tool in effectively detecting the presence of asymmetry or anisotropy. In this paper, an input noise effect of dFRFs for rotors is estimated, when both asymmetry and anisotropy are present. The normalized random errors of the dFRFs are calculated to verify the validity of the method, which is demonstrated by numerical simulation with a simple rotor model.
불규칙 해상에서 선박의 큰 횡요각의 예측이 중요한 과제로 대두 되고 있다. 본 논문에서는 추계적 해석에 의한 이의 예측 방법을 제시한다. 즉, 주어진 비선형 횡요 운동 방정식으로 부터 배의 횡요각과 각속도의 확률 밀도 함수를 구하는 방법으로 평균화 법과 등가 비선형화 법을 적용하였고 각종 계수들의 값의 변화에 따른 예측 결과를 다른 논문에서 제시한 simulation 결과와 비교하였다.
삼중탐침법은 세 개의 탐침으로 플라즈마의 전자온도와 밀도를 구할 수 있는 정전탐침법이다. 삼중 탐침은 빠른 시간에 플라즈마 변수를 구할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 펄스파워로 구동하는 플라즈마나 시간에 대해 변화가 심한 플라즈마에서 주로 사용된다. 하지만 RF전원으로 구동되는 플라즈마의 경우에는 RF교란과 잡음에 의해서 측정값에 왜곡이 일어난다. 또한 바이어스 전압에 따라 측정값에 차이가 나타나게 된다. 유도 결합 플라즈마에서 RF교란을 줄였을 경우에 대한 효과를 알아보기 위해 RF보상 삼중탐침을 통하여 RF 잡음 및 교란을 줄이고, 적당한 바이어스 전위를 구했다. RF보상 삼중탐침의 부유전압을 재어 Self-bias가 줄어듦을 알 수 있었고, 전자온도와 밀도의 측정값이 단일탐침 측정값과 비슷하게 나옴을 알 수 있었다.
임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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